2 TL ; DR - Guide d’évaluation des comparaisons à un groupe contrôle externe
3 Les études de comparaison externe, de quoi s’agit-il ?
5 Les problématiques méthodologiques soulevées par les comparaisons externes
6 Les comparaisons externes sont des études observationnelles
7 Position des agences de régulation et de HTA
8 De la nécessité d’avoir des preuves de l’intérêt cliniques des nouveaux traitements
9 Les sources de données utilisables
10 Les problématiques liées à l’aspect rétrospectif de ces études
12 Démarche hypothético déductive
13 L’inférence causale et les hypothèses sous-jacentes
15 Les techniques d’analyses statistiques
16 Le diagnostic d’absence de biais de confusion résiduel
18 Identifications des patients dans la source de données
21 Les outils d’évaluation du risque de biais
22 L’émulation d’un essai cible
23 Le benchmarking et les contrôles positifs
24 Analyses de sensibilité , analyses quantitatives du biais
§ Conséquences des analyses ajustées
§ Rareté des patients contrôles indépendamment de la fréquence de la maladie
§ Importance du calcul d’effectifs
§ Calcul d’effectif et choix de la source de données
§ Que faire en cas de nombre de sujets disponibles insuffisants
26 Contrôle du risque alpha global
Le calcul d’effectif est un élément fondamental qui permettra de choisir la source de données. En effet il est inutile, voire dangereux (cf. supra), de partir d’emblée sur une source qui ne permettra pas de constituer un groupe contrôle de taille suffisante pour garantir la puissance statistique de la comparaison. Même si le choix de la source de données est un compromis entre la qualité des données, leur informativité (critères d’éligibilité, critères de jugement, facteurs de confusion, contrôles négatifs) et la taille, la question de la puissance de la comparaison ne peut être négligée. Il est donc nécessaire, lors de la phase de faisabilité ou de qualification des données, de tester le nombre potentiel de patients éligible au groupe contrôle externe que peuvent fournir les différentes sources de données envisagées. Cet exercice nécessite parfois d’avoir accès au critère de jugement si le calcul de calibration a été fait en nombre d’événements (ce qui est fortement recommandé pour les critères binaires). Dans ce cas, toutes les précautions doivent être prises pour éviter de compromettre la garantie d’absence de HARKing et de p hacking en documentant de façon convaincante qu’il n’y a pas eu de comparaisons des groupes (analyse inférentielle).
